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Spark调度系统的核心组件主要有SparkContext、DAGScheduler和TaskScheduler

SparkContext介绍

1. SparkContext

1、资源申请：

• SparkContext是Spark应用程序与集群管理器（如Standalone模式下的Master、Yarn模式下的ResourceManager）通信的接口，负责向集群管理器注册并申请资源。
• 例如在Standalone模式中，在Client中创建SparkContext（简称SC）后，SC向master注册并申请资源，master通过心跳了解worker节点资源情况，挑选空闲worker创建Executor分配给SC ；
• 在Yarn - client模式下，先在client中创建SparkContext（SC），SC向ResourceManager申请创建ApplicationMaster，之后由ApplicationMaster向ResourceManager申请NodeManager来为SC创建Executor 。

2、任务划分与调度：

• SparkContext包含DAGScheduler和TaskScheduler。它负责将用户提交的任务进行分解，先分解成Stage，然后进一步分解出task，并发送到Executor中执行。
• 例如在任务运行阶段，Executor向SC报到后，SC将任务分解，Executor创建线程池来运行任务，并及时向SC汇报执行情况 。

3、其他职责：

• SparkContext运行在Driver中，负责产生DAG，提交Job，转化Task 。同时它也是Spark最重要的API，是用户逻辑与Spark集群主要的交互接口 。

2.DAGScheduler

1、构建DAG与划分Stage：

• 当用户在RDD上执行Action操作时，Spark会根据相关依赖关系进行血缘（lineage）计算，构建有向无环图（DAG）。
• DAGScheduler负责将DAG图根据宽依赖（如ShuffleDependency）划分成多个Stage。遇见一个宽依赖就划分一个Stage，这个Stage的任务被称为ShuffleMapTask；
• 如果遇见一个窄依赖，就可以将它加入到同一个Stage中。例如wordcount程序中，根据操作算子和RDD依赖关系进行Stage的划分 。

2、Stage调度：按照Stage之间的依赖顺序调度各个Stage。

• 例如在调度流程中，将DAG交给DAGScheduler后，它根据ShuffleDependency切分Stage，并按照依赖顺序调度这些Stage 。

3、失败恢复：当某个Stage执行失败时，DAGScheduler通过血缘回溯重新调度失败的Stage及其后续Stage 。例如通过重新提交相关的TaskSet来尝试恢复执行 。

• 核心职责：

  • 将RDD血缘关系转换为Stage图
  • 处理Stage划分策略：